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A. Lopez-Urionabarrenechea, I. de Marco, B.M. Caballero,

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 En este trabajo se han utilizado cuatro tipo de muestras: un pre-preg caducado de fibra de carbono unidireccional, un residuo de producción curado de fibra de carbono tejida, un residuo de fin de vida útil curado multicapa de fibra de vidrio y un residuo de fin de vida útil curado multicapa de fibra de carbono. Las dos primeras muestras proceden del sector aeronáutico, mientras que el origen de las dos últimas es el sector de la energía eólica, concretamente son partes de palas de aerogeneradores a fin de vida útil. Se ha pretendido que las muestras seleccionadas sean representativas de los tipos principales de residuos de fibra que se generan en la actualidad, utilizando residuos de los dos sectores de producción principales (aeronáutico y eólico), de los dos tipos de fibras más utilizadas (carbono y vidrio), de distintas etapas de generación (producción y fin de vida útil, “EoL”) y de distintas configuraciones de fibra (unidireccional, tejido, unidireccional multicapa). Se da por supuesto que las resinas poliméricas serán también distintas, pero es algo que se desconoce, desinformación muy habitual en el sector de los residuos. En la Tabla 1 se presentan las cuatro muestras junto con su cantidad de fibra.
-'''Tabla 1.''' Muestras utilizadas en el trabajo experimental
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 {| style="width: 100%;border-collapse: collapse;"
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 En la Tabla 2 se muestran los factores seleccionados para el estudio de la recuperación de fibras por tratamiento térmico, es decir, las variables importantes del proceso, que como se ha comentado anteriormente son la temperatura de pirólisis, la temperatura de oxidación y el tiempo de oxidación. Estas han sido codificadas como x<sub>1</sub>, x<sub>2</sub> y x<sub>3</sub> respectivamente. Además, se presenta también en la tabla el dominio experimental de cada una de las variables, es decir, el valor mínimo y el valor máximo dentro del cual se va a buscar el valor óptimo de la variable en cuestión. Esta selección del dominio experimental se ha realizado a partir de la experiencia de los autores en el tratamiento de este tipo de residuos [8-10].
-'''Tabla 2.''' Factores y dominio experimental
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 {| style="width: 100%;margin: 1em auto 0.1em auto;border-collapse: collapse;"
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 Según la teoría del diseño factorial de experimentos, es suficiente con que una variable tome dos valores (los extremos de su dominio experimental) para conocer su efecto. Esta variación se debe realizar para cada posible combinación de los valores de los demás factores estudiados (variables), lo que permite descubrir si el efecto de ese factor depende del valor que tomen los otros dos factores. Así, el plan de experimentación que se presenta en la Tabla 3 contempla las combinaciones posibles de los tres factores seleccionados. Con la realización de los experimentos indicados en la Tabla 3 será suficiente para conocer la información importante del proceso: qué variable es más importante, cuál es más sensible a la variación de las otras y qué valores de estas variables son los óptimos para obtener una función objetivo, un resultado determinado, que también se debe definir.
-'''Tabla 3.''' Plan de experimentación
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 {| style="width: 100%;margin: 1em auto 0.1em auto;border-collapse: collapse;"
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 La Tabla 3 muestra que se deben realizar 8 experimentos, que es precisamente 2<sup>3</sup>, es decir, 2<sup>k</sup> cuando k=3 (número de factores). Estos experimentos hay que llevarlos a cabo de manera aleatoria y en cada uno de ellos se debe medir una “respuesta” (y), que es la variable experimental sobre la que se quiere observar el efecto de los factores (función objetivo). En este caso la función objetivo es el porcentaje de peso de muestra que queda tras la realización del experimento, ya que el objetivo es conseguir fibras limpias, esto es, los porcentajes de peso que se presentan en la Tabla 1. De forma indirecta se trata también del rendimiento de eliminación de resina. Una vez obtenido el resultado de los 8 experimentos, estos se procesan matemáticamente para obtener 2<sup>3</sup> informaciones: valor medio, los efectos de cada uno de los factores individualmente (“efectos principales”, en este caso 3), los efectos de la combinación de parejas de factores (“efectos de interacción”, en este caso 3) y el efecto de la combinación de los tres factores. Las ecuaciones de cálculo de estas 8 informaciones se presenta en la Tabla 4.
-'''Tabla 4.''' Fórmulas de cálculo de los efectos
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 {| style="width: 100%;border-collapse: collapse;"
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 En la Tabla 5 se muestran los resultados obtenidos (respuestas) en cada uno de los experimentos para las cuatro muestras de residuos estudiadas. En la última fila se presenta también el intervalo en el que se han movido los porcentajes de muestra remamente (variación entre la muestra remanente máxima y la muestra remanente mínima).
-'''Tabla 5.''' Cantidad de muestra remanente (% peso) tras la realización del experimento y variación de resultados
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 {| style="width: 81%;margin: 1em auto 0.1em auto;border-collapse: collapse;"
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 En la Tabla 6 se presenta la información derivada del tratamiento de los resultados de la Tabla 5 según el diseño factorial 2<sup>k</sup>, es decir, aplicando las fórmulas de la Tabla 4. En primer lugar, se muestra el valor promedio de todos los resultados mostrados en la Tabla 5, a continuación el efecto de cada una de las tres variables estudiadas (temperatura de pirólisis, temperatura de oxidación y tiempo de oxidación, respectivamente), posteriormente los efectos combinados de parejas de variables y por último el fecto combinado de las tres variables a la vez.
-'''Tabla 6.''' Cálculo de los efectos para cada una de las muestras
+<div class="center" style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 {| style="width: 100%;margin: 1em auto 0.1em auto;border-collapse: collapse;"
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 A partir de los valores que se muestran en la Tabla 6 se puede realizar un ajuste de mínimos cuadrados para un modelo de regresión multivariante, y de esta manera se puede obtener una ecuación que permite el cálculo del valor de la función seleccionada (el peso remanente de muestra, y) en función del valor de las variables estudiadas en el trabajo experimental (temperatura de pirólisis, x<sub>1</sub>, temperatura de oxidación, x<sub>2</sub>, tiempo de oxidación, x<sub>3</sub>). Las ecuaciones para cada una de las muestras se pueden observar en la Tabla 7.
-'''Tabla 7.''' Ecuaciones matemáticas que describen el comportamiento de diferentes muestras de residuos que contienen fibras bajo las condiciones del tratamiento térmico
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 {| style="width: 100%;border-collapse: collapse;"

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